2021'de En Popüler 11 Makine Öğrenimi Yazılım Aracı

11 most popular machine learning software tools 2021

En iyi ücretli ve açık kaynak ücretsiz Makine Öğrenimi Araçlarının Listesi ve Karşılaştırması:

Makine Öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi sistemlerinin yardımıyla verileri inceleyebilir, bu verilerden öğrenebilir ve kararlar alabiliriz. Makine öğrenimi, algoritmaları içerir ve Makine öğrenimi kitaplığı bir algoritma paketidir.

Günlük yaşamımızda makine öğrenimini nerede kullanıyoruz? Bu sorunun cevabını görmek için bazı örnekleri inceleyelim.

Ne öğreneceksin:

• Gerçek Makine Öğrenimi Örnekleri
• Makine Öğrenimi Bize Nasıl Yardımcı Olur?
• Makine Öğrenimi Türleri
  • # 1) Denetimli Makine Öğrenimi
  • # 2) Denetimsiz Makine Öğrenimi
  • # 3) Güçlendirmeli Makine Öğrenimi
• 10'dan Fazla En Popüler Makine Öğrenimi Yazılım Aracı
  • Karşılaştırma Tablosu
  • # 1) Scikit-öğrenme
  • # 2) PyTorch
  • # 3) TensorFlow
  • # 4) Ayarla
  • # 5) KNIME
  • # 6) Colab
  • # 7) Apaçi Mahout
  • # 8) Accord.Net
  • # 9) Shogun
  • # 10) Keras.io
  • # 11) Hızlı Madenci
• Sonuç
  • Önerilen Kaynaklar

Gerçek Makine Öğrenimi Örnekleri

Aşağıda bazı gerçek makine öğrenimi örnekleri verilmiştir:

Örnek 1:

Netflix kullandıysanız, daha önce izlediklerinize bağlı olarak size izlemeniz için bazı filmler veya şovlar önerdiğini bilmelisiniz. Makine Öğrenimi, bu öneri için ve seçiminize uyan verileri seçmek için kullanılır. Daha önceki verileri kullanır.

Örnek 2:

İkinci örnek Facebook olacaktır.

Facebook'a bir fotoğraf yüklediğinizde, o fotoğraftaki bir kişiyi tanıyabilir ve sizi ortak arkadaşlar olarak önerebilir. Bu tahminler için makine öğrenimi kullanılır. Arkadaş listeniz, mevcut fotoğraflarınız gibi verileri kullanır ve buna göre tahminler yapar.

Örnek 3:

Üçüncü örnek, yaşlandığınızda nasıl görüneceğinizi gösteren Yazılımdır. Bu görüntü işleme ayrıca makine öğrenimini kullanır.

Tüm bunlar, makine öğreniminin nasıl kullanıldığını anlamamıza yardımcı olan bazı örneklerdir. Makine öğrenimi bir dereceye kadar AI'ya benzer, ancak ikisi arasında bir fark vardır. Veri madenciliği ile ilgilidir.

Makine Öğrenimi Bize Nasıl Yardımcı Olur?

Güçlü işlemeye yardımcı olur.

Makine öğreniminin yardımıyla sistemler, yüksek hızda ve çoğu zaman doğru kararlar vererek daha iyi kararlar verir. Bu tekniği kullanmak ucuzdur ve büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz edebilir.

Makine Öğrenimi Türleri

Aşağıda listelenen çeşitli türlerdir:

• Denetlenen
• Denetimsiz
• Güçlendirme

Her türü bir örnekle birlikte ayrıntılı olarak görelim.

# 1) Denetimli Makine Öğrenimi

Denetimli makine öğreniminde tahminlerde bulunmak için geçmiş veriler kullanılır.

Misal denetimli makine öğrenimi, e-postaların spam filtrelemesidir. Hepimiz Gmail, Yahoo veya Outlook kullanıyoruz. Hangi e-postanın spam olup hangisinin olmadığına karar vermek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır.

Alınan e-postalar, kullandığımız veriler vb. Gibi önceki verilere dayanarak, sistem bir e-postanın spam olup olmadığı konusunda tahminlerde bulunur. Bu tahminler mükemmel olmayabilir, ancak çoğu zaman doğrudur.

Sınıflandırma ve Regresyon, Denetimli Makine Öğrenimi kapsamında gelen makine öğrenimi algoritmalarıdır.

# 2) Denetimsiz Makine Öğrenimi

Denetimsiz makine öğrenimi, gizli kalıpları bulur.

Daha önce Facebook örneğini gördük ( Örnek 2 ). Bu, denetimsiz makine öğreniminin bir örneğidir. Kümeleme ve İlişkilendirme algoritmaları bu tür makine öğrenimi kapsamındadır.

# 3) Güçlendirmeli Makine Öğrenimi

Güçlendirme makine öğrenimi, verimliliği artırmak veya artırmak için kullanılır.

Yukarıda bahsedilen algoritmaların bazı örneklerini inceleyelim.

• Sınıflandırma: E-postaların spam filtrelemesi.
• Regresyon: Bu algoritmalar, sınıflandırma algoritmaları gibi önceki verilerden de öğrenirler, ancak bize bir çıktı olarak değeri verir. Misal: Hava tahmini - orada ne kadar yağmur olacak?
• Kümeleme: Bu algoritmalar verileri kullanır ve veri kümeleri şeklinde çıktı verir. Misal: Belirli bir bölgedeki (coğrafi konum) ev / arsa fiyatlarına karar vermek.
• Bağlantı: Alışveriş sitelerinden ürün satın aldığınızda, sistem başka bir ürün grubu önerir. Bu öneri için ilişkilendirme algoritmaları kullanılır

Bu tamamen makine öğrenimi ile ilgili. Şimdi en iyi makine öğrenimi yazılımına bir göz atalım.

=> Bize Ulaşın burada bir liste önermek için.

10'dan Fazla En Popüler Makine Öğrenimi Yazılım Aracı

Piyasada bulunan birkaç Makine Öğrenimi Yazılımı vardır. Aşağıda listelenen, aralarında en popüler olanlarıdır.

Karşılaştırma Tablosu

Hadi başlayalım!!

java bir diziden bir öğeyi kaldırır

# 1) Scikit-öğrenme

Scikit-learn, python'da makine öğrenimi geliştirme içindir. Python programlama dili için bir kitaplık sağlar.

Özellikleri:

• Veri madenciliği ve veri analizine yardımcı olur.
• Sınıflandırma, Regresyon, Kümeleme, Boyut indirgeme, Model seçimi ve Ön işleme için modeller ve algoritmalar sağlar.

Artıları:

• Kolay anlaşılır dokümantasyon sağlanır.
• Herhangi bir özel algoritma için parametreler, nesneler çağrılırken değiştirilebilir.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava.

Resmi internet sitesi: scikit-öğrenmek

# 2) PyTorch

PyTorch, Torch tabanlı, Python makine öğrenimi kitaplığıdır. Meşale, Lua tabanlı bir bilgi işlem çerçevesi, komut dosyası dili ve makine öğrenimi kitaplığıdır.

Özellikleri:

• Autograd Modülü aracılığıyla sinir ağları oluşturmaya yardımcı olur.
• Sinir ağları oluşturmak için çeşitli optimizasyon algoritmaları sağlar.
• PyTorch, bulut platformlarında kullanılabilir.
• Dağıtılmış eğitim, çeşitli araçlar ve kütüphaneler sağlar.

Artıları:

• Hesaplamalı grafikler oluşturmaya yardımcı olur.
• Hibrit ön uç sayesinde kullanım kolaylığı.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Pytorch

# 3) TensorFlow

TensorFlow, makine öğrenimine yardımcı olan bir JavaScript kitaplığı sağlar. API'ler, modelleri oluşturmanıza ve eğitmenize yardımcı olur.

Özellikleri:

• Modellerinizi eğitmenize ve oluşturmanıza yardımcı olur.
• Bir model dönüştürücü olan TensorFlow.js yardımıyla mevcut modellerinizi çalıştırabilirsiniz.
• Sinir ağına yardımcı olur.

Artıları:

• Bunu iki şekilde kullanabilirsiniz, yani komut dosyası etiketleriyle veya NPM aracılığıyla yükleyerek.
• İnsan poz tahmini için bile yardımcı olabilir.

Eksileri:

Windows'ta swf dosyaları nasıl açılır

• Öğrenmesi zor.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Tensorflow

# 4) Ayarla

Bu makine öğrenimi algoritmaları veri madenciliğine yardımcı olur.

Özellikleri:

• Veri Hazırlama
• Sınıflandırma
• Regresyon
• Kümeleme
• Görselleştirme ve
• Dernek madenciliği kuralları.

Artıları:

• Eğitim için çevrimiçi kurslar sağlar.
• Anlaşılması kolay algoritmalar.
• Öğrenciler için de iyidir.

Eksileri:

• Çok fazla belge ve çevrimiçi destek mevcut değil.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Waikato-weka

# 5) KNIME

KNIME, veri analizi, raporlama ve entegrasyon platformu için bir araçtır. Veri ardışık düzeni konseptini kullanarak, makine öğrenimi ve veri madenciliği için farklı bileşenleri birleştirir.

Özellikleri:

• C, C ++, R, Python, Java, JavaScript vb. Programlama dillerinin kodlarını entegre edebilir.
• İş zekası, finansal veri analizi ve CRM için kullanılabilir.

Artıları:

• SAS alternatifi olarak çalışabilir.
• Dağıtımı ve kurulumu kolaydır.
• Öğrenmesi kolay.

Eksileri:

• Karmaşık modeller oluşturmak zor.
• Sınırlı görselleştirme ve dışa aktarma yetenekleri.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: KNIME

# 6) Colab

Google Colab, Python'u destekleyen bir bulut hizmetidir. PyTorch, Keras, TensorFlow ve OpenCV kitaplıklarını kullanarak makine öğrenimi uygulamalarını oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

Özellikleri:

• Makine öğrenimi eğitimine yardımcı olur.
• Makine öğrenimi araştırmalarına yardımcı olur.

Artıları:

• Google sürücünüzden kullanabilirsiniz.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: al

# 7) Apaçi Mahout

Apache Mahout, matematikçiler, istatistikçiler ve veri bilimcilerinin algoritmalarını yürütmelerine yardımcı olur.

Özellikleri:

• Ön İşlemciler, Regresyon, Kümeleme, Önericiler ve Dağıtılmış Doğrusal Cebir için algoritmalar sağlar.
• Yaygın matematik işlemleri için Java kitaplıkları dahildir.
• Dağıtılmış doğrusal cebir çerçevesini takip eder.

Artıları:

• Büyük veri kümeleri için çalışır.
• Basit
• Genişletilebilir

Eksileri:

• Daha yararlı belgelere ihtiyaç var.
• Bazı algoritmalar eksik.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Mahout - Apaçi

# 8) Accord.Net

Accord.Net, görüntü ve ses işleme için makine öğrenimi kitaplıkları sağlar.

Özellikleri:

Aşağıdakiler için algoritmalar sağlar:

• Sayısal doğrusal cebir.
• Sayısal optimizasyon
• İstatistik
• Yapay Sinir ağları.
• Görüntü, ses ve sinyal işleme.
• Ayrıca grafik çizim ve görselleştirme kitaplıkları için destek sağlar.

Artıları:

• Kitaplıklar, kaynak kodundan ve ayrıca yürütülebilir yükleyici ve NuGet paket yöneticisi aracılığıyla sağlanır.

Eksileri:

• Yalnızca destekler. Net destekli diller.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Accord.net

# 9) Shogun

Shogun, makine öğrenimi için çeşitli algoritmalar ve veri yapıları sağlar. Bu makine öğrenimi kitaplıkları araştırma ve eğitim için kullanılır.

Özellikleri:

• Regresyon ve sınıflandırma için destek vektör makineleri sağlar.
• Gizli Markov modellerinin uygulanmasına yardımcı olur.
• Python, Octave, R, Ruby, Java, Scala ve Lua gibi birçok dil için destek sunar.

Artıları:

• Büyük veri kümelerini işleyebilir.
• Kullanımı kolay.
• İyi müşteri desteği sağlar.
• İyi özellikler ve işlevler sunar.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Shogun

# 10) Keras.io

Keras, sinir ağları için bir API'dir. Hızlı araştırma yapmaya yardımcı olur ve Python'da yazılır.

Özellikleri:

• Kolay ve hızlı prototipleme için kullanılabilir.
• Evrişim ağlarını destekler.
• Tekrarlayan ağlara yardımcı olur.
• İki ağın birleşimini destekler.
• CPU ve GPU üzerinde çalıştırılabilir.

Artıları:

• Kullanıcı dostu
• Modüler
• Genişletilebilir

Eksileri:

• Keras'ı kullanmak için TensorFlow, Theano veya CNTK'ye ihtiyacınız vardır.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları: Bedava

Resmi internet sitesi: Zor

# 11) Hızlı Madenci

.bin dosyaları nasıl görüntülenir

Rapid Miner, makine öğrenimi, derin öğrenme, veri hazırlama, metin madenciliği ve tahmine dayalı analitik için bir platform sağlar. Araştırma, eğitim ve uygulama geliştirme için kullanılabilir.

Özellikleri:

• GUI aracılığıyla, analitik iş akışlarının tasarlanmasına ve uygulanmasına yardımcı olur.
• Veri hazırlamaya yardımcı olur.
• Sonuç Görselleştirme.
• Model doğrulama ve optimizasyon.

Artıları:

• Eklentiler aracılığıyla genişletilebilir.
• Kullanımı kolay.
• Hiçbir programlama becerisi gerekmez.

Eksileri:

• Araç maliyetlidir.

Araç Maliyeti / Plan Ayrıntıları :

Dört planı vardır:

• Ücretsiz plan
• Küçük: Yılda 2500 dolar.
• Orta: Yıllık 5000 $.
• Büyük: Yıllık 10000 $.

Resmi internet sitesi: Hızlı Madenci

Sonuç

Bu makalede, makine öğrenimini ve en iyi makine öğrenimi yazılımını ayrıntılı olarak inceledik.

Aracın seçimi, algoritma gereksiniminize, uzmanlık seviyenize ve aracın fiyatına bağlıdır. Makine öğrenimi kitaplığının kullanımı kolay olmalıdır.

Bu kitaplıkların çoğu Rapid Miner dışında ücretsizdir. TensorFlow, makine öğreniminde daha popülerdir, ancak bir öğrenme eğrisine sahiptir. Scikit-learn ve PyTorch da makine öğrenimi için popüler araçlardır ve her ikisi de Python programlama dilini destekler. Keras.io ve TensorFlow, sinir ağları için iyidir.

Bu bilgilendirici makaleden Makine Öğrenimi Araçları hakkında kapsamlı bilgi edindiğinizi umuyoruz.

Önerilen Kaynaklar

• En İyi Yazılım Test Araçları 2021 (QA Test Otomasyon Araçları)
• Veri Madenciliği - Makine Öğrenimi - Yapay Zeka - Derin Öğrenme
• 2021'de En Güçlü 11 Siber Güvenlik Yazılım Aracı
• 2021'de En İyi 11 ITSM Aracı (BT Servis Yönetim Yazılımı)
• 2021'de Sorunsuz Eğitim İçin En İyi 11 Çevrimiçi Eğitim Yazılımı
• 2021'de En Popüler 10 Regresyon Testi Aracı
• Yazılım Testinde VMWare Sanal Makinesi Nasıl Kurulur ve Kullanılır
• En İyi 10 Yapay Zeka Yazılımı (2021'de AI Yazılım İncelemeleri)